Власть и прогресс: Наша тысячелетняя борьба за технологии и процветание

Мысли самого Тьюринга на эту тему были более тонкими. Он понимал, что прохождение этого теста может не означать истинной мыслительной способности: "Я не хочу создать впечатление, что я считаю, что в сознании нет никакой тайны. Например, есть некий парадокс, связанный с любой попыткой его локализации". Несмотря на эту оговорку, современная область ИИ пошла по стопам Тьюринга и сосредоточилась на искусственном интеллекте, определяемом как машины, действующие автономно, достигающие человеческого паритета и впоследствии превосходящие человека.

 

Бум и почти полный крах

Увлечение машинным интеллектом часто приводит к преувеличениям. Французский новатор XVIII века Жак де Вокансон занял бы заслуженное место в истории техники за свои многочисленные инновации, включая разработку первого автоматического ткацкого станка и цельнометаллического токарно-фрезерного станка, который стал революционным для ранней станкостроительной промышленности. Однако сегодня его помнят, как мошенника за его "пищеварительную утку", которая хлопала крыльями, ела, пила и испражнялась. Все это было иллюзией: пища и вода поступали в один из многочисленных отсеков, который затем выбрасывал уже переваренную пищу в виде экскрементов.

Вскоре после утки де Вокансона появился "Механический турок" венгерского изобретателя Вольфганга фон Кемпелена, автоматическая шахматная машина, название которой произошло от сидящей на ней модели в натуральную величину, одетой в османский халат и тюрбан. Турок обыграл многих известных шахматистов, включая Наполеона Бонапарта и Бенджамина Франклина; решил известную шахматную головоломку, где конь должен двигаться, касаясь каждой клетки доски один и только один раз; и даже отвечал на вопросы с помощью буквенной доски. К сожалению, успех был достигнут благодаря эксперту-шахматисту, спрятанному внутри конструкции.

Заявления о том, что машины вскоре воспроизведут человеческий интеллект, вызвали большой ажиотаж и в 1950-х годах. Определяющим событием, первым шагом в современном подходе к ИИ и возникновением термина "искусственный интеллект" стала конференция 1956 года в Дартмутском колледже, финансируемая Фондом Рокфеллера. Летом в Дартмуте собрались блестящие молодые ученые, работающие над смежными темами. Герберт Саймон, психолог и экономист, впоследствии удостоенный Нобелевской премии, отразил оптимизм, когда написал, что "машины будут способны в течение двадцати лет выполнять любую работу, которую может делать человек".

В 1970 году Марвин Мински, соорганизатор конференции в Дартмуте, выступая перед журналом Life, все еще был уверен в себе:

Через три-восемь лет мы получим машину с общим интеллектом среднего человека. Я имею в виду машину , которая сможет читать Шекспира, смазывать автомобиль, играть в офисную политику, рассказывать анекдоты, устраивать драки. В этот момент машина начнет самообразовываться с фантастической скоростью. Через несколько месяцев она достигнет уровня гения, а еще через несколько месяцев после этого ее способности будут неисчислимы.

Эти надежды на интеллект человеческого уровня, который иногда также называют "искусственным интеллектом общего назначения" (ИИОН), вскоре были развеяны. Показательно, что на Дартмутской конференции не появилось ничего ценного. По мере того как впечатляющие обещания исследователей ИИ оставались невыполненными, финансирование этой области иссякло, и наступила так называемая первая "зима ИИ".

В начале 1980-х годов вновь возник энтузиазм, основанный на достижениях в области вычислительной техники и некоторых ограниченных успехах экспертных систем, которые обещали предоставить советы и рекомендации, подобные экспертным. Несколько успешных приложений были разработаны в контексте идентификации инфекционных заболеваний и некоторых неизвестных молекул. Вскоре снова стали раздаваться заявления о том, что искусственный интеллект достигнет уровня человеческой компетентности, и финансирование возобновилось. К концу 1980-х годов наступила вторая зима ИИ, поскольку обещания снова оказались невыполненными.

Третья волна эйфории началась в начале 2000-х годов и была сосредоточена на том, что иногда называют "узким ИИ", где целью является развитие мастерства в конкретных задачах, таких как идентификация объекта на фотографии, перевод текста с другого языка или игра в такие игры, как шахматы или Го. Достижение или превзойти человеческий паритет остается главной целью.

На этот раз вместо математических и логических подходов, направленных на воспроизведение человеческого познания, исследователи превратили различные человеческие задачи в проблемы предсказания или классификации. Например, распознавание изображения можно представить как предсказание того, к какой из длинного списка категорий относится изображение. Программы ИИ могут опираться на статистические методы, применяемые к огромным массивам данных, чтобы делать все более точные классификации. Примером такого типа данных являются сообщения в социальных сетях, которые передаются миллиардам людей.